Electroforming Kinetics in HfO<sub><i>x</i></sub>/Ti RRAM: Mechanisms behind Compositional and Thermal Engineering
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Notice bibliographique
Résumé
A critical issue affecting filamentary resistive random access memory (RRAM) cells is the requirement of high voltages during electroforming. Reducing the magnitude of these voltages is of significant interest, as it ensures compatibility with complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) technologies. Previous studies have identified that changing the initial stoichiometry of the switching layer and/or implementing thermal engineering approaches has an influence on the electroforming voltage magnitude, but the exact mechanisms remain unclear. Here, we develop an understanding of how these mechanisms work within a standard a-HfO x /Ti RRAM stack through combining atomistic driven kinetic Monte Carlo (d-KMC) simulations with experimental data. By performing device-scale simulations at atomistic resolution, we can precisely model the movements of point defects under applied biases in structurally inhomogeneous materials, which allows us to not only capture finite-size effects but also understand how conductive filaments grow under different electroforming conditions. Doing atomistic simulations at the device level also enables us to link simulations of the mechanisms behind conductive filament formation with trends in experimental data for the same material stack. We identify a transition from primarily vertical to lateral ion movement dominating the filamentary growth process in substoichiometric oxides and differentiate the influence of global and local heating on the morphology of the formed filaments. These different filamentary structures have implications for the dynamic range exhibited by formed devices in subsequent SET/RESET operations. Overall, our results unify the complex ion dynamics in technologically relevant HfO x /Ti-based stacks and provide guidelines that can be leveraged when fabricating devices.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle